有監(jiān)督和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1(1)(留存版)
【正文】 練樣板 訓(xùn)練樣終止？ 迭代終止？ BP算法的基本流程 No No y y 重要結(jié)論 具有至少一個(gè)隱層的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，如果隱層單元足夠多，那么，利用扁平激勵(lì)函數(shù)和線性多項(xiàng)式集成函數(shù)，可以對(duì)任意感興趣的函數(shù)逼成到任意精度 。 隨著學(xué)習(xí)迭代次數(shù) k的增加， 保證網(wǎng)絡(luò)的收斂。 是學(xué)習(xí)因子 這學(xué)習(xí)規(guī)則即是著名的 學(xué)習(xí)規(guī)則。 扁平激勵(lì)函數(shù)定義： f : R [0,1] 或 [1,1]是非減函數(shù) , 是。?線性系統(tǒng) 非線性函數(shù)?ai1 ai2 a in bi1 bi2 bim wi y1 y2 y n u1 uk um 1 vi x i y i ???????mkikikinjiji wtubtyatv11)()()(● 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的一般模型框架 1）加法器 2）線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)（ SISO） 3）靜態(tài)非線性系統(tǒng) ︰ ︰ 式中 aij 和 bik 為權(quán)系數(shù)， i,j =1,2,… ,n, k= 1,2,… m. n 個(gè)加法器可以寫(xiě)成向量形式： wtButAytv ??? )()()(wuByAv—— N維列向量 —— N維列向量（單
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